سرعت تغییرات در جهان بسیار بالا بوده و تکنولوژی نقش بسیار مهمی را در این تغییرات داشته است. هوش مصنوعی و علم داده بین همه تکنولوژی های موجود توجه زیادتری را به خود جلب کرده و شاخه های مختلف و زیادی دارد که یکی از آن ها یادگیری ماشین است و در اصل پایه هوش مصنوعی با یادگیری ماشین بیان می شود. در این مقاله به موضوعاتی مانند تاریخچه و پیش نیاز های ماشین لرنینگ، می پردازیم.
مروری بر تاریخچه یادگیری ماشین (machine learning)
مفهوم یادگیری ماشین در سال 1950 با مقاله ای به نام “آیا ماشین می تواند فکر کند؟” منتشر و بیان شد.در سال 1957 نیز، فرانک روزنبلات (روانشناس آمریکایی) اولین شبکه عصبی برای رایانه ها را طراحی کرد. دو سال بعد برنارد ویدور و مارسیان هاف دو مدل شبکه عصبی ایجاد کردند.
سال ها بعد جرالد دی جونگ، یادگیری مبتنی بر توضیح را بیان کرد. در این طرح، سیستم داده ها را تحلیل می کند و اطلاعات بی اهمیت کنار گذاشته می شود. در دهه 90 میلادی، یادگیری ماشین از دانش محور بودن به سمت داده محور تغییر کرد. با بیشتر شدن دانش، برنامه هایی ایجاد شد که تا حجم زیادی از داده ها را در سیستم، تجزیه و تحلیل می کرد و نتایج آن را سیستم یاد می گرفت! با گذشت زمان، پیشرفت های زیادی در این حوزه اتفاق افتاد و یادگیری ماشین به شکل امروزی ارائه شد.
معرفی کلی یادگیری ماشین
هدف اصلی یادگیری ماشین (machine learning) تولید ماشین های است که توانایی تقلید رفتار انسان را به صورت هوشمندانه دارند. به طور کلی می توان گفت که یادگیری ماشین کامپیوتر ها را قادر می سازد تا داده ها را یاد گرفته و تصمیمات هوشمندانه بگیرند. با استفاده از داده های آماری و الگوریتم های از پیش تعیین شده، ماشین می تواند مقادیر زیادی را شناسایی و تجزیه و تحلیل کند. حتی می تواند خود را با داده های ورودی سازگار کند. یادگیری ماشین در صنایع مختلفی کاربرد دارد و مشاغل زیادی را متحول کرده است. چند نمونه از این کاربرد ها عبارتند از:
- تشخیص گفتار و تصویر
- تشخیص مجرمان
- شبکه های اجتماعی
- فعالیت های مالی
- مترجمی
البته این ها فقط چند نمونه بود و موارد بسیار بیشتری نیز وجود دارد.
چند نکته مهم که باید در مورد یادگیری ماشین لرنینگ بدانیم
-
پیش نیاز های مهم برای یادگیری ماشین:
برای هر آموزشی باید پیش نیاز های آن را بیاموزیم. یادگیری ماشین هم نیاز به این دانش دارد. با ما همراه باشید تا دو مورد از پیش نیاز های مهم یادگیری ماشین را بررسی کنیم.
- مهارت حل مسئله: تحلیل و حل مسائل در بحث یادگیری ماشین خیلی مهم است و افرادی که به این حوزه علاقه مند هستند باید حتما این موضوع را بدانند و از آن به خوبی استفاده کنند.
- علاقه و استمرار: در بحث یادگیری و آموزش، علاقه و استمرار اهمیت بالایی دارد. ما برای یادگیری ماشین باید میزان علاقه خود به این حوزه را بدانیم و حتما در یادگیری استمرار داشته باشیم.
-
زبان برنامه نویسی یادگیری ماشین:
مهارت برنامه نویسی در همه تکنولوژی ها مورد استفاده قرار می گیرد. در مبحث یادگیری ماشین هم از زبان های مختلفی می توان استفاده کرد. اما به دلیل مزایایی که زبان برنامه نویسی پایتون (python) دارد، بهترین زبان برای یادگیری ماشین، پایتون است.
- دلیل انتخاب پایتون: اکثر افرادی که در حوزه یادگیری ماشین فعالیت دارند از زبان پایتون برای توسعه پروژه های خود استفاده می کنند. محبوبیت پایتون به دلیل سادگی، یادگیری راحت، متن باز بودن، شی گرایی و… می باشد. می توان پایتون را یک زبان برنامه نویسی همه کاره نام برد. چون در اکثر حوزه های برنامه نویسی از آن استفاده می شود و به راحتی روی همه پلتفرم ها قابل اجرا و کارآمد است.
-
اصطلاحات یادگیری ماشین:
زمینه های مختلفی برای یادگیری وجود دارد که از اصطلاحات خاصی در آن ها استفاده می شود. در حوزه یادگیری ماشین نیز اصطلاحات پرکاربرد زیادی وجود دارد. ما هم در این قسمت به دو اصطلاح پر کاربرد این حوزه می پردازیم.
- مجموعه داده: dataset یا مجموعه داده، یکی از مهمترین اصطلاحات در بحث یادگیری ماشین است. به زبان ساده، تمام اطلاعاتی که ویژگی معینی دارند و برای تست مدل های یادگیری ماشین جمع آوری می شوند را مجموعه داده می گویند.
- پردازش زبان طبیعی: nlp یا همان پردازش زبان طبیعی یک متد متنوع در بحث یادگیری ماشین است. زبانی که انسان ها برای ارتباط با یک دیگر استفاده می کنند، زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی باعث ارتباط کامپیوتر با زبان طبیعی می شود، تا آن چیزی که انسان درک می کند را کامپیوتر هم متوجه شود.
-
انواع یادگیری ماشین:
در جهان امروز، ما از الگوریتم های زیادی برای تجزیه و تحلیل مسائل استفاده می کنیم. در بحث یادگیری ماشین الگوریتم های زیاد و مختلفی وجود دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین سه دسته اصلی دارند که در ادامه درمورد این سه دسته بیشتر توضیح خواهیم داد.
- یادگیری تحت نظارت: در این یادگیری، داده هایی را به سیستم می دهیم و آن داده ها به عنوان یک پاسخ صحیح در نظر گرفته می شود. در حقیقت، یعنی ما تعدادی ورودی و خروجی مشخصی را در نظر می گیریم و سیستم تابعی از ورودی و خروجی ها را یاد می گیرد و داده هایی که به اصطلاح برچسب گذاری شده اند را استفاده می کند.
- یادگیری بدون نظارت: در این مورد، مدل یادگیری خاصی وجود ندارد و به کاربر اجازه کشف الگو های جدید را می دهد. این کار بدون برچسب گذاری انجام می شود و در اصل باید در داده ها دنبال ساختاری خاص بود.
- یادگیری تقویتی: این یادگیری نسبت به یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت متفاوت است. به راحتی می توان رابطه بین یادگیری با نظارت و بدون نظارت را در این یادگیری بررسی کرد. درک یادگیری تقویتی نسب به یادگیری های قبلی کمی مشکل است. برعکس دو یادگیری قبلی این یادگیری با سیگنال ها در ارتباط است و با دریافت سیگنال ها الگوریتم های خود را تقویت می کند.
بیشتر بخوانید: ارتباط پایتون با هوش مصنوعی
نتیجه گیری:
می دانیم که جهان تکنولوژی همیشه در حال تغییر و پیشرفت است. ما در این مقاله سعی کردیم پیش نیاز هایی از یادگیری ماشین را بیان کنیم. این مطالب برای روشن تر شدن مسیر یادگیری شما در ماشین لرنینگ نوشته شده است. اگر علاقه بیشتری به یادگیری در این حوزه دارید، باید سطح علمی خود را بالا ببرید و بیشتر در این حوزه مطالعه کنید. شما می توانید در سایت آکادمی تم آف اطلاعات مفیدی را در مورد این حوزه کسب کنید و حتی می توانید از آموزش یادگیری ماشین استفاده کرده و در این دوره جامع، مسیر یادگیری پیشرفت خود را سریع تر کنید.
سوالات متداول
1. چرا یادگیری ماشین مهم است؟
یادگیری ماشین برای سرعت و دقت در کار های انسان خیلی مفید بوده و برای ذخیره داده ها بسیار به صرفه می باشد.
2. آیا برنامه نویسی یادگیری ماشین فقط با پایتون است؟
خیر، از زبان های برنامه نویسی دیگری مانند R، ++C، Java و جاوا اسکریپت هم می توان استفاده کرد. اما به دلیل کارایی بیشتر پایتون، از این زبان استفاده می شود.
3. پیش نیاز های یادگیری ماشین چیست؟
برای شروع، دانستن یک زبان برنامه نویسی مناسب برای یادگیری ماشین مانند پایتون، کافی است.